package com.lishem.top100._07linkedlist;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * https://leetcode.cn/problems/lru-cache/description/
 * <p>
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * <p>
 * 实现 LRUCache 类：
 * <p>
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * <p>
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * <p>
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；
 * <p>
 * 如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。
 * <p>
 * 如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该逐出最久未使用的关键字。
 * <p>
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * <p>
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * <p>
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * <p>
 * 输出
 * <p>
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 */
public class _14LetCode146_LRU缓存 {

    static class LRUCache {

        class DLinkedNode {
            int key;
            int value;
            DLinkedNode prev;
            DLinkedNode next;

            public DLinkedNode() {
            }

            public DLinkedNode(int key, int value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
        }

        private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
        private int size;
        private int capacity;
        private DLinkedNode head, tail;

        public LRUCache(int capacity) {
            this.size = 0;
            this.capacity = capacity;
            // 使用伪头部和伪尾部节点
            head = new DLinkedNode();
            tail = new DLinkedNode();
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }

        public int get(int key) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                return -1;
            }
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node== null){
                // 不存在
                DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key,value);
                // 放入hash
                cache.put(key,newNode);
                // 放入链表头部
                addToHead(newNode);
                ++size;
                if (size>capacity){
                    // 删除双向链表尾部节点
                    DLinkedNode tail = removeTail();
                    cache.remove(tail.key);
                    --size;
                }
            }else {
                // 存在
                node.value = value;
                moveToHead(node);
            }
        }

        private DLinkedNode removeTail(){
            DLinkedNode node = this.tail.prev;
            removeNode(node);
            return node;
        }

        private void moveToHead(DLinkedNode node) {
            removeNode(node);
            addToHead(node);
        }

        private void addToHead(DLinkedNode node) {
            node.prev = head;
            node.next = head.next;
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }

        private void removeNode(DLinkedNode node) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }
    }

}
